「2D classificationジョブのSTARファイル」の版間の差分
提供: Eospedia
(→_optimiser.star) |
(→data_model_classes) |
||
(同じ利用者による、間の16版が非表示) | |||
行111: | 行111: | ||
_rlnAveragePmax 0.801794 | _rlnAveragePmax 0.801794 | ||
</pre> | </pre> | ||
+ | |||
+ | _rlnLogLikelihoodは適当なスケール感がよくわからないが(Logで評価してもまだこの値なのだとするとLogの中身の大きさがおかしなことになっている気はする)、_rlnSigmaOffsetsは明らかにおかしな値を取っている? | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" style="width:100%" | ||
+ | |+_data.star/data_model_general | ||
+ | ! style="width:20%" | ラベル名 | ||
+ | ! 説明 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnReferenceDimensionality | ||
+ | | 参照像が2Dか3Dか。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnDataDimensionality | ||
+ | | データが2Dか3Dか。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnOriginalImageSize | ||
+ | | クラス分類に用いられた画像の元サイズ [pixel] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnCurrentResolution | ||
+ | | MAP推定されたSSNR(Spectral Signal to Noise Ratio; 空間周波数の関数としてのS/N比)が初めて1を下回る分解能 [Å] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnCurrentImageSize | ||
+ | | 現在のイテレーションにおける画像のサイズ [pixel] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnPaddingFactor | ||
+ | | Oversampling factor for Fourier transforms of the references (参照像をフーリエ変換する前に、画像サイズが元の画像サイズのこの値倍となるようパディングした上でフーリエ変換することで、フーリエ空間をオーバーサンプリングするということだと思います) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnIsHelix | ||
+ | | 螺旋型の繊維状蛋白質複合体が対象か否か | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnFourierSpaceInterpolator | ||
+ | | フーリエ空間の補間に使用するカーネルの種類 (0 = 最近傍法、1 = 線形補間法) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnMinRadiusNnInterpolation | ||
+ | | Minimum radius for NN-interpolation (in Fourier pixels), for smaller radii linear int. is used (最近傍補間なのに半径とは...?) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnPixelSize | ||
+ | | 現在のイテレーションにおける画像のピクセルサイズ [Å/pixel] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnNrClasses | ||
+ | | 全クラス数 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnNrBodies | ||
+ | | マルチボディリファインメントにおける独立な剛体の数 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnNrGroups | ||
+ | | 全グループ数 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnTau2FudgeFactor | ||
+ | | 正則化パラメータTのこと。RELIONの最適化計算において参照像のパワースペクトルがこの値倍される。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnNormCorrectionAverage | ||
+ | | 全単粒子の正規化補正値(_rlnNormCorrection)の平均値 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSigmaOffsets | ||
+ | | Standard deviation in the origin offsets (in Angstroms) (各単粒子のsqrt(_rlnOriginX**2 + _rlnOriginY**2)の標準偏差ではないかと思います。) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnOrientationalPriorMode | ||
+ | | オリエンテーション(オイラー角)パラメータの事前分布の種類。0 = 事前分布無し、1 = (rot, tilt, psi)全部に対し事前分布あり、2 = (rot, tilt)のみ、3 = rotのみ、4 = tiltのみ、5 = psiのみ。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSigmaPriorRotAngle | ||
+ | | psi(3番目のオイラー角)の事前分布の標準偏差 [度] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSigmaPriorTiltAngle | ||
+ | | tilt(2番目のオイラー角)の事前分布の標準偏差 [度] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSigmaPriorPsiAngle | ||
+ | | rot(1番目のオイラー角)の事前分布の標準偏差 [度] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnLogLikelihood | ||
+ | | 対数尤度関数の値 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnAveragePmax | ||
+ | | 各単粒子の確率分布の最大値の、全単粒子に渡る平均値 | ||
+ | |} | ||
=== data_model_classes === | === data_model_classes === | ||
行176: | 行250: | ||
000050@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001893 999.000000 999.000000 32.365714 0.923481 0.003096 0.007515 | 000050@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001893 999.000000 999.000000 32.365714 0.923481 0.003096 0.007515 | ||
</pre> | </pre> | ||
+ | |||
+ | ClassDistributionが小さい(属する単粒子数が少ない)クラスはAccuraryRotation, AccuracyTranslationsがカンストし、分解能が悪かったり無限大に発散したりする傾向がある。data_model_generalにおいてSigmaOffsetsが異様に大きかったのは、こうしたクラスに属する変な単粒子の情報が加味されたためだろうか? | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" style="width:100%" | ||
+ | |+_model.star/data_model_classes | ||
+ | ! style="width:20%" | ラベル名 | ||
+ | ! 説明 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnReferenceImage | ||
+ | | そのクラスの参照像のファイル名 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnClassDistribution | ||
+ | | クラスの確率密度関数の値。すなわち、全単粒子のうちそのクラスに割り当てられた単粒子の割合。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnAccuracyRotations | ||
+ | | アラインメントにおける回転角度[度]の精度の推定値。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnAccuracyTranslations | ||
+ | | アラインメントにおける並進移動[pixel]の精度の推定値。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnEstimatedResolution | ||
+ | | 参照像の分解能[Å]の推定値。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnOverallFourierCompleteness | ||
+ | | Fraction of all Fourier components up to the current resolution with SNR>1 (フーリエ空間中で、rlnCurrentResolution(もしくは各参照像のrlnEstimatedResolution?)を半径とする球体内で、SNR > 1 である逆空間ピクセルの割合(だと思う。)) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnClassPriorOffsetX | ||
+ | | そのクラスのx方向の位置ずれ量の事前情報 [pixel] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnClassPriorOffsetY | ||
+ | | そのクラスのy方向の位置ずれ量の事前情報 [pixel] | ||
+ | |} | ||
=== data_model_class_n === | === data_model_class_n === | ||
+ | 各クラスのモデル情報について記録されている。クラス数分だけデータレコードがある。以下は4番目のクラスのデータブロックである。 | ||
+ | |||
<pre> | <pre> | ||
− | + | data_model_class_4 | |
loop_ | loop_ | ||
行191: | 行299: | ||
_rlnReferenceTau2 #8 | _rlnReferenceTau2 #8 | ||
_rlnSpectralOrientabilityContribution #9 | _rlnSpectralOrientabilityContribution #9 | ||
− | 0 0.000000 999.000000 | + | 0 0.000000 999.000000 2061.887676 0.000000 1.000000 5.310265e-05 0.054746 0.000000 |
− | 1 0.004414 226.560000 | + | 1 0.004414 226.560000 848.249774 0.000000 1.000000 1.074431e-04 0.045569 0.001145 |
− | 2 0.008828 113.280000 | + | 2 0.008828 113.280000 698.376957 0.000000 1.000000 4.161313e-05 0.014531 0.008103 |
− | 3 0.013242 75.520000 | + | 3 0.013242 75.520000 199.428498 0.000000 1.000000 1.710459e-05 0.001706 0.019956 |
− | 4 0.017655 56.640000 | + | 4 0.017655 56.640000 218.082959 0.000000 1.000000 6.586519e-06 7.182037e-04 0.041008 |
− | 5 0.022069 45.312000 | + | 5 0.022069 45.312000 130.525400 0.000000 1.000000 3.562268e-06 2.324832e-04 0.066193 |
− | 6 0.026483 37.760000 | + | 6 0.026483 37.760000 142.491926 0.000000 1.000000 2.240318e-06 1.596136e-04 0.131955 |
− | 7 0.030897 32.365714 | + | 7 0.030897 32.365714 97.979618 0.000000 1.000000 1.387952e-06 6.799549e-05 0.100030 |
− | 8 0.035311 28.320000 | + | 8 0.035311 28.320000 81.849923 0.000000 1.000000 9.665892e-07 3.955762e-05 0.109480 |
− | 9 0.039725 25.173333 | + | 9 0.039725 25.173333 52.279005 0.000000 1.000000 7.263492e-07 1.898641e-05 0.180977 |
− | 10 0.044138 22.656000 | + | 10 0.044138 22.656000 33.470844 0.000000 1.000000 6.328099e-07 1.059034e-05 0.163287 |
− | 11 0.048552 20.596364 | + | 11 0.048552 20.596364 20.087264 0.000000 1.000000 6.082331e-07 6.108869e-06 0.131968 |
− | 12 0.052966 18.880000 | + | 12 0.052966 18.880000 5.388423 0.000000 1.000000 8.383090e-07 2.258582e-06 0.041300 |
− | 13 0.057380 17.427692 0. | + | 13 0.057380 17.427692 0.225242 0.000000 0.000000 2.306259e-06 2.597328e-07 0.003087 |
− | 14 0.061794 16.182857 0. | + | 14 0.061794 16.182857 0.016205 0.000000 0.000000 4.414759e-06 3.577015e-08 1.886409e-04 |
− | 15 0.066208 15.104000 0. | + | 15 0.066208 15.104000 0.030416 0.000000 0.000000 9.443061e-07 1.436098e-08 3.858130e-04 |
− | 16 0.070621 14.160000 0. | + | 16 0.070621 14.160000 0.040903 0.000000 0.000000 4.553721e-07 9.313123e-09 4.809683e-04 |
− | 17 0.075035 13.327059 0. | + | 17 0.075035 13.327059 0.020378 0.000000 0.000000 3.821318e-07 3.893633e-09 2.770760e-04 |
− | 18 0.079449 12.586667 0. | + | 18 0.079449 12.586667 0.007851 0.000000 0.000000 4.913840e-07 1.929020e-09 1.002847e-04 |
− | 19 0.083863 11.924211 | + | 19 0.083863 11.924211 0.001764 0.000000 0.000000 1.206757e-06 1.064516e-09 2.469405e-05 |
− | 20 0.088277 11.328000 | + | 20 0.088277 11.328000 8.758660e-04 0.000000 0.000000 1.488810e-06 6.519992e-10 1.490070e-05 |
− | 21 0.092691 10.788571 | + | 21 0.092691 10.788571 0.001804 0.000000 0.000000 4.867789e-07 4.391751e-10 3.090553e-05 |
− | 22 0.097105 10.298182 | + | 22 0.097105 10.298182 0.001571 0.000000 0.000000 4.630740e-07 3.636500e-10 9.240917e-06 |
23 0.101518 9.850435 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 | 23 0.101518 9.850435 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 | ||
24 0.105932 9.440000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 | 24 0.105932 9.440000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 | ||
行225: | 行333: | ||
32 0.141243 7.080000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 | 32 0.141243 7.080000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 | ||
</pre> | </pre> | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" style="width:100%" | ||
+ | |+_model.star/data_model_classes_n | ||
+ | ! style="width:20%" | ラベル名 | ||
+ | ! 説明 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSpectralIndex | ||
+ | | スペクトルインデックス(フーリエ空間の原点からの距離をフーリエ空間中のピクセル単位で表したもの)。以下の各パラメータは、このスペクトルインデックスにおける各パラメータの値である。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnResolution | ||
+ | | 空間周波数としての分解能 [1/Å] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnAngstromResolution | ||
+ | | 空間波長としての分解能[Å] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSsnrMap | ||
+ | | MAP推定されたSSNR | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnGoldStandardFsc | ||
+ | | 3Dリファインメントなどでgold-standard法によりFSC(Fourier Shell Correlation)が計算された場合はここに値が入る。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnFourierCompleteness | ||
+ | | その分解能シェル(_rlnResolutionを半径とする球面?もしくはそれに少し幅を持たせたもの?)でSSNR > 1 となっているピクセルの割合 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnReferenceSigma2 | ||
+ | | 参照像のノイズ領域の推定パワースペクトルの球面平均 (_rlnResolutionを半径とする球面上での平均) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnReferenceTau2 | ||
+ | | 参照像のシグナル領域の推定パワースペクトル の球面平均 (_rlnResolutionを半径とする球面上での平均) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSpectralOrientabilityContribution | ||
+ | | Spectral SNR contribution to the orientability of individual particles (????) | ||
+ | |} | ||
=== data_model_groups === | === data_model_groups === | ||
行242: | 行383: | ||
5 Movies/20170629_00025_frameImage.mrc 321 1.009236 | 5 Movies/20170629_00025_frameImage.mrc 321 1.009236 | ||
</pre> | </pre> | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" style="width:100%" | ||
+ | |+_model.star/data_model_groups | ||
+ | ! style="width:20%" | ラベル名 | ||
+ | ! 説明 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnGroupNumber | ||
+ | | グループ番号 (今回は切り出し元画像に基づきグループわけされている) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnGroupName | ||
+ | | グループ名 (今回は切り出し元画像のファイル名) | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnGroupNrParticles | ||
+ | | グループに含まれる画像から切り出された単粒子の数 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnGroupScaleCorrection | ||
+ | | Intensity-scale correction for a group of images (????) | ||
+ | |} | ||
=== data_model_group_n === | === data_model_group_n === | ||
+ | 各グループごとにデータブロックが存在する。以下はグループ1のデータブロックの例。 | ||
+ | |||
<pre> | <pre> | ||
行286: | 行447: | ||
32 0.141243 5.758882e-05 | 32 0.141243 5.758882e-05 | ||
</pre> | </pre> | ||
+ | |||
+ | {| class="wikitable" style="width:100%" | ||
+ | |+_model.star/data_model_group_n | ||
+ | ! style="width:20%" | ラベル名 | ||
+ | ! 説明 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSpectralIndex | ||
+ | | スペクトルインデックス(フーリエ空間の原点からの距離をフーリエ空間中のピクセル単位で表したもの)。以下の各パラメータは、このスペクトルインデックスにおける各パラメータの値である。 | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnResolution | ||
+ | | 空間周波数としての分解能 [1/Å] | ||
+ | |- | ||
+ | | _rlnSigma2Noise | ||
+ | | Spherical average of the standard deviation in the noise (sigma) (_rlnResolutionを半径とするフーリエ空間中の球面上における、このグループに含まれる単粒子のノイズ成分のフーリエ変換の(パワースペクトルの?)標準偏差の平均?) | ||
+ | |} | ||
== <b><u>_optimiser.star</u></b> == | == <b><u>_optimiser.star</u></b> == | ||
行381: | 行557: | ||
== <b><u>_sampling.star</u></b> == | == <b><u>_sampling.star</u></b> == | ||
+ | データのサンプリング方法、範囲や刻み量に関わる設定値が記述されています。 | ||
+ | |||
+ | <pre> | ||
+ | data_sampling_general | ||
+ | |||
+ | _rlnIs3DSampling 0 | ||
+ | _rlnIs3DTranslationalSampling 0 | ||
+ | _rlnPsiStep 11.250000 | ||
+ | _rlnOffsetRange 5.000000 | ||
+ | _rlnOffsetStep 2.000000 | ||
+ | _rlnHelicalOffsetStep -1.00000 | ||
+ | _rlnSamplingPerturbInstance -0.09897 | ||
+ | _rlnSamplingPerturbFactor 0.500000 | ||
+ | </pre> |
2019年5月25日 (土) 06:19時点における最新版
2D classificationジョブでは、各イテレーションごとに4種類のSTARファイルが生成されます。run_it<イテレーション番号> をルート名として、_data.star、_model.star、_optimiser.star、_sampling.star と名前が付いています。
目次
_data.star
data_ loop_ _rlnCoordinateX #1 _rlnCoordinateY #2 _rlnAutopickFigureOfMerit #3 _rlnClassNumber #4 _rlnAnglePsi #5 _rlnImageName #6 _rlnMicrographName #7 _rlnMagnification #8 _rlnDetectorPixelSize #9 _rlnCtfMaxResolution #10 _rlnCtfFigureOfMerit #11 _rlnVoltage #12 _rlnDefocusU #13 _rlnDefocusV #14 _rlnDefocusAngle #15 _rlnSphericalAberration #16 _rlnCtfBfactor #17 _rlnCtfScalefactor #18 _rlnPhaseShift #19 _rlnAmplitudeContrast #20 _rlnOriginX #21 _rlnOriginY #22 _rlnGroupNumber #23 _rlnAngleRot #24 _rlnAngleTilt #25 _rlnNormCorrection #26 _rlnLogLikeliContribution #27 _rlnMaxValueProbDistribution #28 _rlnNrOfSignificantSamples #29 3555.794139 406.376473 0.662536 35 125.449124 000001@Extract/job012/Movies/20170629_00021_frameImage.mrcs MotionCorr/job002/Movies/20170629_00021_frameImage.mrc 10000.000000 3.540000 4.632000 0.103875 200.000000 10407.339844 10826.280273 2.460000 1.400000 0.000000 1.000000 0.000000 0.100000 1.302067 -0.69793 1 0.000000 0.000000 2.004590 5253.829275 0.516257 3 3600.947080 485.394120 0.193001 35 -93.92588 000002@Extract/job012/Movies/20170629_00021_frameImage.mrcs MotionCorr/job002/Movies/20170629_00021_frameImage.mrc 10000.000000 3.540000 4.632000 0.103875 200.000000 10407.339844 10826.280273 2.460000 1.400000 0.000000 1.000000 0.000000 0.100000 1.302067 3.302067 1 0.000000 0.000000 1.507015 5225.000115 0.919596 3 (以下略)
新しく現れたパラメータや特記事項があるパラメータについて以下にまとめます。
ラベル名 | 説明 |
---|---|
_rlnCoordinateX, _rlnCoordinateY | 単粒子切り出し元画像内での座標[pixel]。2D classificationではアラインメントを行うが、この値は変化しない。この座標からの単粒子の中心位置ずれは_rlnOriginX, _rlnOriginYで表現される。 |
_rlnClassNumber | 所属確率がもっとも高いクラスの番号。2D classificationの結果割り当てられる。 |
_rlnAnglePsi | 3番目のオイラー角Ψ(面内回転) [度]の値。2D classificationにより推定される。 |
_rlnOriginX, _rlnOriginY | 単粒子画像の回転中心の座標[pixel]。単粒子切り出し時には(0, 0) (+ 何らかの誤差)だが、2D classificationのアラインメントにより(0, 0)以外の値になっている。 |
_rlnGroupNumber | 切り出し元の画像でグループ分けされている。n枚目の画像から切り出されたならばnが割り当てられている。 |
_rlnAngleRot, _rlnAngleTilt | それぞれ1番目(rot)と2番目(tilt)のオイラー角[度]。3Dでの推定をまだ実行していない場合は、0, 0になっている。 |
_rlnNormCorrection | 正規化補正値 |
_rlnLogLikeliContribution | その単粒子の対数尤度関数に対する貢献量 |
_rlnMaxValueProbDistribution | その単粒子の確率質量関数の最大値 |
_rlnNrOfSignificantSamples | Number of orientational/class assignments (for a particle) with sign.probabilities in the 1st pass of adaptive oversampling (所属クラスの割り当てが変更された回数に関係する量?) |
_model.star
データブロックが大きく分けて5種類ある。
data_model_general
data_model_general _rlnReferenceDimensionality 2 _rlnDataDimensionality 2 _rlnOriginalImageSize 64 _rlnCurrentResolution 18.880000 _rlnCurrentImageSize 44 _rlnPaddingFactor 2.000000 _rlnIsHelix 0 _rlnFourierSpaceInterpolator 1 _rlnMinRadiusNnInterpolation 10 _rlnPixelSize 3.540000 _rlnNrClasses 50 _rlnNrBodies 1 _rlnNrGroups 5 _rlnTau2FudgeFactor 2.000000 _rlnNormCorrectionAverage 0.767096 _rlnSigmaOffsets 7.610923e+07 _rlnOrientationalPriorMode 0 _rlnSigmaPriorRotAngle 0.000000 _rlnSigmaPriorTiltAngle 0.000000 _rlnSigmaPriorPsiAngle 0.000000 _rlnLogLikelihood 7.989805e+06 _rlnAveragePmax 0.801794
_rlnLogLikelihoodは適当なスケール感がよくわからないが(Logで評価してもまだこの値なのだとするとLogの中身の大きさがおかしなことになっている気はする)、_rlnSigmaOffsetsは明らかにおかしな値を取っている?
ラベル名 | 説明 |
---|---|
_rlnReferenceDimensionality | 参照像が2Dか3Dか。 |
_rlnDataDimensionality | データが2Dか3Dか。 |
_rlnOriginalImageSize | クラス分類に用いられた画像の元サイズ [pixel] |
_rlnCurrentResolution | MAP推定されたSSNR(Spectral Signal to Noise Ratio; 空間周波数の関数としてのS/N比)が初めて1を下回る分解能 [Å] |
_rlnCurrentImageSize | 現在のイテレーションにおける画像のサイズ [pixel] |
_rlnPaddingFactor | Oversampling factor for Fourier transforms of the references (参照像をフーリエ変換する前に、画像サイズが元の画像サイズのこの値倍となるようパディングした上でフーリエ変換することで、フーリエ空間をオーバーサンプリングするということだと思います) |
_rlnIsHelix | 螺旋型の繊維状蛋白質複合体が対象か否か |
_rlnFourierSpaceInterpolator | フーリエ空間の補間に使用するカーネルの種類 (0 = 最近傍法、1 = 線形補間法) |
_rlnMinRadiusNnInterpolation | Minimum radius for NN-interpolation (in Fourier pixels), for smaller radii linear int. is used (最近傍補間なのに半径とは...?) |
_rlnPixelSize | 現在のイテレーションにおける画像のピクセルサイズ [Å/pixel] |
_rlnNrClasses | 全クラス数 |
_rlnNrBodies | マルチボディリファインメントにおける独立な剛体の数 |
_rlnNrGroups | 全グループ数 |
_rlnTau2FudgeFactor | 正則化パラメータTのこと。RELIONの最適化計算において参照像のパワースペクトルがこの値倍される。 |
_rlnNormCorrectionAverage | 全単粒子の正規化補正値(_rlnNormCorrection)の平均値 |
_rlnSigmaOffsets | Standard deviation in the origin offsets (in Angstroms) (各単粒子のsqrt(_rlnOriginX**2 + _rlnOriginY**2)の標準偏差ではないかと思います。) |
_rlnOrientationalPriorMode | オリエンテーション(オイラー角)パラメータの事前分布の種類。0 = 事前分布無し、1 = (rot, tilt, psi)全部に対し事前分布あり、2 = (rot, tilt)のみ、3 = rotのみ、4 = tiltのみ、5 = psiのみ。 |
_rlnSigmaPriorRotAngle | psi(3番目のオイラー角)の事前分布の標準偏差 [度] |
_rlnSigmaPriorTiltAngle | tilt(2番目のオイラー角)の事前分布の標準偏差 [度] |
_rlnSigmaPriorPsiAngle | rot(1番目のオイラー角)の事前分布の標準偏差 [度] |
_rlnLogLikelihood | 対数尤度関数の値 |
_rlnAveragePmax | 各単粒子の確率分布の最大値の、全単粒子に渡る平均値 |
data_model_classes
data_model_classes loop_ _rlnReferenceImage #1 _rlnClassDistribution #2 _rlnAccuracyRotations #3 _rlnAccuracyTranslations #4 _rlnEstimatedResolution #5 _rlnOverallFourierCompleteness #6 _rlnClassPriorOffsetX #7 _rlnClassPriorOffsetY #8 000001@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001263 999.000000 999.000000 45.312000 0.837927 -0.00277 0.001014 000002@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001893 999.000000 999.000000 25.173333 0.903520 -0.00132 -0.00132 000003@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001262 999.000000 999.000000 inf 0.000000 -1.55170e-04 0.002272 000004@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.176713 4.200000 0.990000 18.880000 1.000000 -0.18862 0.030962 000005@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.006312 999.000000 999.000000 20.596364 0.997405 -0.00172 -0.00187 000006@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.005679 999.000000 999.000000 25.173333 0.999509 0.001226 0.009499 000007@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.008204 999.000000 999.000000 20.596364 0.999941 -0.01909 -0.00824 000008@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.009268 999.000000 999.000000 20.596364 1.000000 0.016227 0.013045 000009@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001893 999.000000 999.000000 25.173333 0.946921 -5.88182e-05 -0.00597 000010@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.008204 999.000000 999.000000 18.880000 0.999687 -0.00510 0.014447 000011@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001894 999.000000 999.000000 22.656000 0.964738 -0.00700 -6.90429e-04 000012@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 6.312204e-04 999.000000 999.000000 37.760000 0.715045 -0.00107 0.001453 000013@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001894 999.000000 999.000000 25.173333 0.972685 -0.00448 0.010672 000014@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.044337 3.600000 0.920000 18.880000 0.999995 -0.04375 4.117778e-04 000015@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001262 999.000000 999.000000 25.173333 0.682552 -8.81100e-04 -8.81100e-04 000016@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.066754 4.600000 1.120000 20.596364 1.000000 -0.08779 -0.04739 000017@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001262 999.000000 999.000000 32.365714 0.873057 -0.00467 -0.00277 000018@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.008718 999.000000 999.000000 20.596364 1.000000 -0.00344 -0.00599 000019@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.005049 999.000000 999.000000 22.656000 0.979285 0.004031 -0.00936 000020@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.003787 999.000000 999.000000 25.173333 0.954192 5.072791e-04 -1.35846e-04 000021@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001894 999.000000 999.000000 inf 0.000000 -0.00574 0.001203 000022@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.002525 999.000000 999.000000 22.656000 0.841171 -0.00113 1.315801e-04 000023@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.002525 999.000000 999.000000 20.596364 0.950705 -0.00555 -0.00366 000024@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.008205 999.000000 999.000000 20.596364 1.000000 -0.00698 0.006907 000025@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.005886 999.000000 999.000000 22.656000 0.987004 -0.00176 0.014236 000026@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001894 999.000000 999.000000 28.320000 0.812544 -6.90438e-04 0.002468 000027@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.002563 999.000000 999.000000 inf 0.000000 -0.26518 -5.42214e+06 000028@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.003787 999.000000 999.000000 22.656000 0.992796 -0.00580 -0.00761 000029@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.008204 999.000000 999.000000 22.656000 0.996776 -0.00380 0.006930 000030@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.004418 999.000000 999.000000 18.880000 0.992158 -0.00750 -0.01445 000031@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.141641 3.600000 0.910000 18.880000 1.000000 -0.15440 -0.02175 000032@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001262 999.000000 999.000000 32.365714 0.824708 -0.00404 -0.00341 000033@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.005677 999.000000 999.000000 22.656000 0.999650 -0.00521 0.007474 000034@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.003787 999.000000 999.000000 22.656000 0.990255 -0.00345 0.003036 000035@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.017606 3.300000 0.780000 20.596364 0.999941 0.013362 0.019218 000036@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001894 999.000000 999.000000 25.173333 0.946325 -0.00511 0.004359 000037@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.068714 3.700000 0.800000 18.880000 1.000000 -0.05880 -0.03796 000038@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.010116 3.200000 0.940000 22.656000 1.000000 -0.03026 -0.00118 000039@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 6.312204e-04 999.000000 999.000000 20.596364 0.793902 -0.01054 -0.00107 000040@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.002525 999.000000 999.000000 20.596364 0.978380 0.002025 0.002656 000041@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.063898 3.600000 0.780000 18.880000 1.000000 -0.04911 -0.04688 000042@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.004418 999.000000 999.000000 22.656000 0.999921 -0.00372 -0.01886 000043@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.007906 999.000000 999.000000 22.656000 0.996626 0.001697 0.001370 000044@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.010727 3.100000 0.850000 20.596364 1.000000 -0.01353 0.003779 000045@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.015034 3.100000 0.900000 20.596364 1.000000 -0.03451 -0.03108 000046@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.002525 999.000000 999.000000 28.320000 0.951131 -0.00366 -0.00870 000047@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.003787 999.000000 999.000000 inf 0.000000 0.023268 -0.00391 000048@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.127775 4.600000 0.920000 18.880000 1.000000 -0.11470 -0.02822 000049@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.110004 4.100000 0.840000 18.880000 1.000000 -0.12282 -0.02916 000050@Class2D/job016/run_it025_classes.mrcs 0.001893 999.000000 999.000000 32.365714 0.923481 0.003096 0.007515
ClassDistributionが小さい(属する単粒子数が少ない)クラスはAccuraryRotation, AccuracyTranslationsがカンストし、分解能が悪かったり無限大に発散したりする傾向がある。data_model_generalにおいてSigmaOffsetsが異様に大きかったのは、こうしたクラスに属する変な単粒子の情報が加味されたためだろうか?
ラベル名 | 説明 |
---|---|
_rlnReferenceImage | そのクラスの参照像のファイル名 |
_rlnClassDistribution | クラスの確率密度関数の値。すなわち、全単粒子のうちそのクラスに割り当てられた単粒子の割合。 |
_rlnAccuracyRotations | アラインメントにおける回転角度[度]の精度の推定値。 |
_rlnAccuracyTranslations | アラインメントにおける並進移動[pixel]の精度の推定値。 |
_rlnEstimatedResolution | 参照像の分解能[Å]の推定値。 |
_rlnOverallFourierCompleteness | Fraction of all Fourier components up to the current resolution with SNR>1 (フーリエ空間中で、rlnCurrentResolution(もしくは各参照像のrlnEstimatedResolution?)を半径とする球体内で、SNR > 1 である逆空間ピクセルの割合(だと思う。)) |
_rlnClassPriorOffsetX | そのクラスのx方向の位置ずれ量の事前情報 [pixel] |
_rlnClassPriorOffsetY | そのクラスのy方向の位置ずれ量の事前情報 [pixel] |
data_model_class_n
各クラスのモデル情報について記録されている。クラス数分だけデータレコードがある。以下は4番目のクラスのデータブロックである。
data_model_class_4 loop_ _rlnSpectralIndex #1 _rlnResolution #2 _rlnAngstromResolution #3 _rlnSsnrMap #4 _rlnGoldStandardFsc #5 _rlnFourierCompleteness #6 _rlnReferenceSigma2 #7 _rlnReferenceTau2 #8 _rlnSpectralOrientabilityContribution #9 0 0.000000 999.000000 2061.887676 0.000000 1.000000 5.310265e-05 0.054746 0.000000 1 0.004414 226.560000 848.249774 0.000000 1.000000 1.074431e-04 0.045569 0.001145 2 0.008828 113.280000 698.376957 0.000000 1.000000 4.161313e-05 0.014531 0.008103 3 0.013242 75.520000 199.428498 0.000000 1.000000 1.710459e-05 0.001706 0.019956 4 0.017655 56.640000 218.082959 0.000000 1.000000 6.586519e-06 7.182037e-04 0.041008 5 0.022069 45.312000 130.525400 0.000000 1.000000 3.562268e-06 2.324832e-04 0.066193 6 0.026483 37.760000 142.491926 0.000000 1.000000 2.240318e-06 1.596136e-04 0.131955 7 0.030897 32.365714 97.979618 0.000000 1.000000 1.387952e-06 6.799549e-05 0.100030 8 0.035311 28.320000 81.849923 0.000000 1.000000 9.665892e-07 3.955762e-05 0.109480 9 0.039725 25.173333 52.279005 0.000000 1.000000 7.263492e-07 1.898641e-05 0.180977 10 0.044138 22.656000 33.470844 0.000000 1.000000 6.328099e-07 1.059034e-05 0.163287 11 0.048552 20.596364 20.087264 0.000000 1.000000 6.082331e-07 6.108869e-06 0.131968 12 0.052966 18.880000 5.388423 0.000000 1.000000 8.383090e-07 2.258582e-06 0.041300 13 0.057380 17.427692 0.225242 0.000000 0.000000 2.306259e-06 2.597328e-07 0.003087 14 0.061794 16.182857 0.016205 0.000000 0.000000 4.414759e-06 3.577015e-08 1.886409e-04 15 0.066208 15.104000 0.030416 0.000000 0.000000 9.443061e-07 1.436098e-08 3.858130e-04 16 0.070621 14.160000 0.040903 0.000000 0.000000 4.553721e-07 9.313123e-09 4.809683e-04 17 0.075035 13.327059 0.020378 0.000000 0.000000 3.821318e-07 3.893633e-09 2.770760e-04 18 0.079449 12.586667 0.007851 0.000000 0.000000 4.913840e-07 1.929020e-09 1.002847e-04 19 0.083863 11.924211 0.001764 0.000000 0.000000 1.206757e-06 1.064516e-09 2.469405e-05 20 0.088277 11.328000 8.758660e-04 0.000000 0.000000 1.488810e-06 6.519992e-10 1.490070e-05 21 0.092691 10.788571 0.001804 0.000000 0.000000 4.867789e-07 4.391751e-10 3.090553e-05 22 0.097105 10.298182 0.001571 0.000000 0.000000 4.630740e-07 3.636500e-10 9.240917e-06 23 0.101518 9.850435 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 24 0.105932 9.440000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 25 0.110346 9.062400 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 26 0.114760 8.713846 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 27 0.119174 8.391111 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 28 0.123588 8.091429 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 29 0.128001 7.812414 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 30 0.132415 7.552000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 31 0.136829 7.308387 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 32 0.141243 7.080000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
ラベル名 | 説明 |
---|---|
_rlnSpectralIndex | スペクトルインデックス(フーリエ空間の原点からの距離をフーリエ空間中のピクセル単位で表したもの)。以下の各パラメータは、このスペクトルインデックスにおける各パラメータの値である。 |
_rlnResolution | 空間周波数としての分解能 [1/Å] |
_rlnAngstromResolution | 空間波長としての分解能[Å] |
_rlnSsnrMap | MAP推定されたSSNR |
_rlnGoldStandardFsc | 3Dリファインメントなどでgold-standard法によりFSC(Fourier Shell Correlation)が計算された場合はここに値が入る。 |
_rlnFourierCompleteness | その分解能シェル(_rlnResolutionを半径とする球面?もしくはそれに少し幅を持たせたもの?)でSSNR > 1 となっているピクセルの割合 |
_rlnReferenceSigma2 | 参照像のノイズ領域の推定パワースペクトルの球面平均 (_rlnResolutionを半径とする球面上での平均) |
_rlnReferenceTau2 | 参照像のシグナル領域の推定パワースペクトル の球面平均 (_rlnResolutionを半径とする球面上での平均) |
_rlnSpectralOrientabilityContribution | Spectral SNR contribution to the orientability of individual particles (????) |
data_model_groups
data_model_groups loop_ _rlnGroupNumber #1 _rlnGroupName #2 _rlnGroupNrParticles #3 _rlnGroupScaleCorrection #4 1 Movies/20170629_00021_frameImage.mrc 348 0.989576 2 Movies/20170629_00022_frameImage.mrc 322 1.006113 3 Movies/20170629_00023_frameImage.mrc 315 0.996019 4 Movies/20170629_00024_frameImage.mrc 279 0.999816 5 Movies/20170629_00025_frameImage.mrc 321 1.009236
ラベル名 | 説明 |
---|---|
_rlnGroupNumber | グループ番号 (今回は切り出し元画像に基づきグループわけされている) |
_rlnGroupName | グループ名 (今回は切り出し元画像のファイル名) |
_rlnGroupNrParticles | グループに含まれる画像から切り出された単粒子の数 |
_rlnGroupScaleCorrection | Intensity-scale correction for a group of images (????) |
data_model_group_n
各グループごとにデータブロックが存在する。以下はグループ1のデータブロックの例。
data_model_group_1 loop_ _rlnSpectralIndex #1 _rlnResolution #2 _rlnSigma2Noise #3 0 0.000000 6.699176e-04 1 0.004414 5.044234e-04 2 0.008828 3.852414e-04 3 0.013242 2.962146e-04 4 0.017655 2.536162e-04 5 0.022069 2.571982e-04 6 0.026483 2.749977e-04 7 0.030897 2.489669e-04 8 0.035311 2.283906e-04 9 0.039725 2.044940e-04 10 0.044138 1.694933e-04 11 0.048552 1.281033e-04 12 0.052966 9.658166e-05 13 0.057380 7.243675e-05 14 0.061794 6.748875e-05 15 0.066208 7.883464e-05 16 0.070621 9.554841e-05 17 0.075035 9.866697e-05 18 0.079449 7.982541e-05 19 0.083863 6.505653e-05 20 0.088277 6.598636e-05 21 0.092691 7.684159e-05 22 0.097105 7.732326e-05 23 0.101518 6.778179e-05 24 0.105932 6.208213e-05 25 0.110346 6.746794e-05 26 0.114760 6.921340e-05 27 0.119174 6.147887e-05 28 0.123588 6.069812e-05 29 0.128001 6.416122e-05 30 0.132415 6.190670e-05 31 0.136829 5.747373e-05 32 0.141243 5.758882e-05
ラベル名 | 説明 |
---|---|
_rlnSpectralIndex | スペクトルインデックス(フーリエ空間の原点からの距離をフーリエ空間中のピクセル単位で表したもの)。以下の各パラメータは、このスペクトルインデックスにおける各パラメータの値である。 |
_rlnResolution | 空間周波数としての分解能 [1/Å] |
_rlnSigma2Noise | Spherical average of the standard deviation in the noise (sigma) (_rlnResolutionを半径とするフーリエ空間中の球面上における、このグループに含まれる単粒子のノイズ成分のフーリエ変換の(パワースペクトルの?)標準偏差の平均?) |
_optimiser.star
最適化計算のパラメータが記述されたファイルになります。
# RELION optimiser; version 3.0.5 # --o Class2D/job016/run --i Extract/job012/particles.star --dont_combine_weights_via_disc --preread_images --pool 30 --pad 2 --ctf --iter 25 --tau2_fudge 2 --particle_diameter 200 --K 50 --flatten_solvent --zero_mask --oversampling 1 --psi_step 12 --offset_range 5 --offset_step 2 --norm --scale --j 3 --gpu 0:1:2:3 data_optimiser_general _rlnOutputRootName Class2D/job016/run _rlnModelStarFile Class2D/job016/run_it025_model.star _rlnExperimentalDataStarFile Class2D/job016/run_it025_data.star _rlnOrientSamplingStarFile Class2D/job016/run_it025_sampling.star _rlnCurrentIteration 25 _rlnNumberOfIterations 25 _rlnDoSplitRandomHalves 0 _rlnJoinHalvesUntilThisResolution -1.00000 _rlnAdaptiveOversampleOrder 1 _rlnAdaptiveOversampleFraction 0.999000 _rlnRandomSeed 1558432768 _rlnParticleDiameter 200.000000 _rlnWidthMaskEdge 5 _rlnDoZeroMask 1 _rlnDoSolventFlattening 1 _rlnDoSolventFscCorrection 0 _rlnSolventMaskName None _rlnSolventMask2Name None _rlnBodyStarFile None _rlnTauSpectrumName None _rlnCoarseImageSize 36 _rlnMaximumCoarseImageSize 64 _rlnHighresLimitExpectation -1.00000 _rlnIncrementImageSize 10 _rlnDoMapEstimation 1 _rlnDoFastSubsetOptimisation 0 _rlnDoStochasticGradientDescent 0 _rlnSgdInitialIterations 50 _rlnSgdFinalIterations 50 _rlnSgdInBetweenIterations 200 _rlnSgdInitialResolution 35.000000 _rlnSgdFinalResolution 15.000000 _rlnSgdInitialSubsetSize 100 _rlnSgdFinalSubsetSize 500 _rlnSgdMuFactor 0.000000 _rlnSgdSigma2FudgeInitial 8.000000 _rlnSgdSigma2FudgeHalflife -1 _rlnSgdSkipAnneal 0 _rlnSgdSubsetSize -1 _rlnSgdWriteEverySubset 1 _rlnSgdStepsize 0.500000 _rlnDoAutoRefine 0 _rlnAutoLocalSearchesHealpixOrder 4 _rlnNumberOfIterWithoutResolutionGain 14 _rlnBestResolutionThusFar 0.052966 _rlnNumberOfIterWithoutChangingAssignments 0 _rlnDoSkipAlign 0 _rlnDoSkipRotate 0 _rlnOverallAccuracyRotations 3.100000 _rlnOverallAccuracyTranslations 0.780000 _rlnChangesOptimalOrientations 3.564572 _rlnChangesOptimalOffsets 0.490543 _rlnChangesOptimalClasses 0.017666 _rlnSmallestChangesOrientations 3.564572 _rlnSmallestChangesOffsets 0.411772 _rlnSmallestChangesClasses 0 _rlnLocalSymmetryFile None _rlnDoHelicalRefine 0 _rlnIgnoreHelicalSymmetry 0 _rlnHelicalTwistInitial 0.000000 _rlnHelicalRiseInitial 0.000000 _rlnHelicalCentralProportion 0.300000 _rlnHelicalMaskTubeInnerDiameter -1.00000 _rlnHelicalMaskTubeOuterDiameter -1.00000 _rlnHelicalSymmetryLocalRefinement 0 _rlnHelicalSigmaDistance -1.00000 _rlnHelicalKeepTiltPriorFixed 0 _rlnHasConverged 0 _rlnHasHighFscAtResolLimit 0 _rlnHasLargeSizeIncreaseIterationsAgo 0 _rlnDoCorrectNorm 1 _rlnDoCorrectScale 1 _rlnDoCorrectCtf 1 _rlnDoRealignMovies 0 _rlnDoIgnoreCtfUntilFirstPeak 0 _rlnCtfDataArePhaseFlipped 0 _rlnCtfDataAreCtfPremultiplied 0 _rlnDoOnlyFlipCtfPhases 0 _rlnRefsAreCtfCorrected 1 _rlnFixSigmaNoiseEstimates 0 _rlnFixSigmaOffsetEstimates 0 _rlnMaxNumberOfPooledParticles 90
_sampling.star
データのサンプリング方法、範囲や刻み量に関わる設定値が記述されています。
data_sampling_general _rlnIs3DSampling 0 _rlnIs3DTranslationalSampling 0 _rlnPsiStep 11.250000 _rlnOffsetRange 5.000000 _rlnOffsetStep 2.000000 _rlnHelicalOffsetStep -1.00000 _rlnSamplingPerturbInstance -0.09897 _rlnSamplingPerturbFactor 0.500000